Наука Машина, которая может расшифровывать наши сновидения, уже давно покорила мечты писателей и кинематографистов, но насколько близка наука к изобретению подобного приспособления?
Что если у нас действительно была бы возможность записывать все, что видит наш спящий мозг? Звучит заманчиво и правдоподобно. Научная фантастика полна аппаратов, которые могут заглянуть внутрь мозга и расшифровать наши мысли, причем, сама наука, похоже, не отстает. Новости изобилуют рассказами ученых, которые создают машины, умеющие читать мысли или преобразовывать наши мысли в образы, однако, большинство этих историй заканчивается тем, что вот-вот кто-то создаст нечто подобное. Но визуализация наших повседневных мыслей – это дело нелегкое, а чтение снов еще труднее.
Задача расшифровки снов – это декодирование деятельности 100 миллиардов мозговых нейронов или нервных клеток. А для того, чтобы интерпретировать, нужно сначала измерить, при этом, существующие нынче инструменты для измерения активности мозга человека оставляют желать лучшего. "Наши методы очень и очень слабы", - говорит профессор Джек Галант (Jack Gallant), нейробиолог из университета Калифорнии в Беркли.
Некоторые методы, такие как электроэнцефалография и магнитноэнцефалография измеряют электрические и магнитные поля, которые производит человеческий мозг во время работы нейронов. Но их "разрешение" просто ужасно. В лучшем случае, они могут исследовать только 5-10 миллиметров мозговой ткани, а на такой глубине содержится только несколько сотен миллионов нейронов. И из-за сложной структуры мозга, эти нейроны могут быть расположены в ближайших друг к другу областях, а выполнять при этом абсолютно разные функции.
В последнее время некоторые ученые начали использовать небольшие сетки электродов, чтобы изолировать деятельность некоторого количества нейронов. В данном случае можно получить намного лучшее пространственное разрешение, но с двумя недостатками: можно исследовать лишь небольшую часть мозга, при этом, в черепе добровольца необходимо будет проделать отверстие. Это не совсем та технология, которая подходит для массового рынка.
Другие методы косвенно помогают найти решение вопроса. Самым распространенным является функциональная магнитно-резонансная томография, которая является надеждой современной нейронауки. Нейронам нужен сахар и кислород для того, чтобы продолжать активную деятельность, а кровеносные сосуды должны увеличивать поставки топлива для того, чтобы удовлетворить спрос. Именно этот кровяной поток и исследует МРТ, а полученная информация используется для создания карты мозга. Тем не менее, это дает лишь поверхностную картину нейронной активности. Представьте себе, что вы пришли разобраться, что происходит у вас в офисе, но вместо того, чтобы спросить у людей, чем они занимались, вы проходите на кухню и смотрите, сколько воды они выпили.
Однако, несмотря на эти недостатки, МРТ неоднократно использовалась для расшифровки закодированных изображений деятельности нашего мозга. В одном из последних экспериментов, трое членов команды Галанта несколько часов смотрели ролики на YouTube, при этом, сканировались зрительные центры их мозга. Полученные данные формировались в математическую модель, которая выступала в качестве мозгового видео словаря, способного переводить нейронную активность в изображения. Словарь позднее воссоздавал то, что видели добровольцы путем сканирования часов случайных клипов и поиска тех, которые соответствовали какой-либо активности их мозга.
Восстановленные изображения были размытыми и зернистыми, но Галант полагает, что со временем технология будет улучшена, так как разрабатываются новые методы измерения активности мозга, совершенствуются модели для его анализа и создаются более быстрые компьютеры для интенсивной обработки информации.
В то время, как Галант занимается расшифровкой того, что мы видим, Моран Серф (Moran Cerf) из Калифорнийского технологического института пытается расшифровать то, о чем думает человек. Он использует крошечные электроды для измерения активности отдельных нейронов в гиппокампе, части мозга, которая участвует в создании воспоминаний. Работа Серфа очень похожа на то, что создает Галант, так как он уже практически создал словарь, который связывает понятия паттернов нейронной активности. "Вы думаете о чем-то, мы знаем, как ведет себя человеческий мозг, когда думает об определенной вещи, поэтому можем сказать то, о чем вы думаете", - рассказывает он.
Альбом снов
Таким образом визуализировать мысли человека – это достаточно трудное занятие, а когда этот человек видит сны, задача становится еще труднее. Сны – это запутанные истории, которые трудно разбить на последовательные изображения или понятия. Причем для каждого человеческого мозга, набор изображений будет свой, потому, что вам не удастся найти два идентичных мозга, работа которых будет организована одинаково. "К примеру, даже если я все знаю о вашем мозге, это абсолютно ничего не говорит мне о моем мозге", - рассказывает Серф. "Поэтому перспектива того, что люди когда-нибудь смогут создать аппарат, который будет способен читать сны, крайне призрачна. Еще в течение нескольких десятилетий ученые будут работать над созданием устройства, которое могло бы читать мысли человека в состоянии бодрствования, не говоря уже о чтении снов".
